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在中文文本情感分类中，朴素贝叶斯是一种有效的机器学习方法之一。本文提出了一种中文文本情感分类方法。该方法用情感短语作为文本特征，通过情感词典与否定副词相结合，提取情感短语，通过CHI统计法设定阈值进行特征提取，再利用朴素贝叶斯分类器进行情感分类计算。文中对不同CHI阈值、不同语料库、以情感短语为特征和以情感词为特征进行了分类实验。实验表明，以情感短语为特征进行朴素贝叶斯分类，在不同领域的评论中均获得了较高的查准率和查全率，证明了该方法的可行性。